# DPCNN模型的PyTorch实现指南
在深度学习的自然语言处理领域，DPCNN（深度卷积网络）在文本分类任务中表现出色。本文将指导您如何使用PyTorch实现DPCNN模型，从步骤到代码示例，帮助您快速上手。
## 整体流程
### 流程步骤
以下是构建DPCNN模型的主要步骤，这可以帮助您系统性地进行开发：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 数据准备与预处理
哔哩哔哩视频链接up主附的代码链接（一）预备知识1、demo代码地址： 我们将以这个图片分类代码《Training a Classifier》为例：点进去之后我们看一下代码大概是这样，数据集我们选择的是Cifar 10： 2、回顾LeNet网络可以看到LeNet的网络结构主要是：卷积-下采样-卷积-下采样-3个全连接层。 而我们使用的cifar10数据集是彩色图片，有RGB三个通道，那么我们的in
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2023-10-11 21:23:54
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一、简介 ACL2017年中，腾讯AI-lab提出了Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization(DPCNN)。论文中提出了一种基于word-level级别的网络-DPCNN，由于上一篇文章介绍的TextCNN ...
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2021-08-23 14:03:00
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Pytorch 模型构建、训练、测试及预测本文以AlexNet识别手写数字为例，简要介绍如何使用pytorch构建网络模型，并进行训练、测试及预测 所使用的环境：Ubuntu 19.04，python 3.7，pytorch 1.1.0，torchvision 0.3.01· Pytorch模型构建pytorch自定义网络模型较为简单，自定义class继承自(torch.nn.Module)并定义
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2023-08-19 21:46:37
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如今深度学习已经成为NLP领域的标配
原创
2023-07-25 20:10:20
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目录准确率的局限性精确率（precision）和召回率（recall）PR曲线AUC参考 准确率的局限性 准确率在一些特定的应用场景会有问题，比如在分类不均衡的分类中。比如在一个样本极不均衡的例子，想预测人群中患癌症的模型中，在训练样本时，1千个样本患癌症的人数为个位数，不患癌症的人数为990多人，在做其他操作的情况下，让模型把所有样本默认认为是不患癌症类型，这样的情况下，准确率高达99%多，但
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2024-07-06 19:38:45
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导师github:https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing 代码用的导师的，自己又加了些备注，就放在自己的github里了：https://github.com/Petrichor223/Deep_Learning/tree/master 网络是以LeNet网络搭建的，文件分为三部分：official-dem
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2024-03-06 17:06:30
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目录：前言数据处理Transformer各个模块具体实现
词嵌入层位置编码(positional encoding）编码器
多头自注意力层归一化残差连接逐位置前馈网络(Position-wise Feed-Forward Networks）编码器整体架构解码器Transformer模型整体架构模型训练及预测
标签平滑计算损失优化器训练预测前言我们在前面介绍了Transformer的理论，但是始终只
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2023-07-16 18:11:22
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目录网络定义model.named_children 返回名字 和 操作model.modules() 可用于参数初始化其他的可以参考：model.parameters() || torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)[source]打印网络总参数量net.par
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2023-10-06 08:37:59
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1 椒盐噪声是什么？就是图片上出现的黑白点，类似于老式电视机出现雪花屏幕的感觉。transforms是pytorch定义的一个类，对图像进行各种变换，进行图像变换的目的是数据增强，使得模型的鲁棒性更加的强，尽管pytorch已经提供了很多的类别供我们选择，但在实际工程中这些往往还不够。因此需要因地制宜，制作属于自己项目的数据集变换策略。比如，添加椒盐噪声。2 实际中，怎么进行椒盐噪声的添加呢？在一
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2023-08-16 19:56:12
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PyTorch是当前主流深度学习框架之一，其设计追求最少的封装、最直观的设计，其简洁优美的特性使得PyTorch代码更易理解，对新手非常友好。
本文为实战篇，介绍搭建卷积神经网络进行图像分类与图像风格迁移。 1、实验数据准备本文中准备使用MIT67数据集，这是一个标准的室内场景检测数据集，一共有67个室内场景，每类包括80张训练图片和20张测试图片，大家可以登录h
作者 | Oldpan 编辑 | oldpan博客这一篇接着来说。上一篇主要说了量化的一些基本知识、为啥要量化以及基本的对称量化这些概念知识点。按理说应该继续讲下非对称量化、量化方式等等一些细节，不过有一段时间在做基于TensorRT的量化，需要看下TensorRT的量化细节，就趁这次机会讲一下。算是量化番外篇。这是偏实践的一篇，主要过一下TensorRT
# 扩散模型 PyTorch 实现
在机器学习和深度学习的研究中，扩散模型（Diffusion Model）近年来受到了广泛的关注。这种生成模型通过逐步添加噪声和逆向去噪的过程，能够生成高质量的样本。例如，它们通常被应用于图像生成、音频生成和自然语言处理等领域。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现一个简单的扩散模型，并配以示例代码和可视化工具。
## 扩散模型的基本概念
扩散模型的基本思
# PyTorch实现Transformer模型
Transformer模型是近年来自然语言处理领域的重要革新。它的结构相较于传统的RNN和LSTM具有更好的并行处理能力和捕捉长距离依赖的优势。本文将介绍如何用PyTorch实现一个基本的Transformer模型，并提供相关代码示例。
## Transformer模型结构
Transformer模型主要包括以下组成部分：
1. **输入嵌
Module类 文章目录Module类简介Module的构造函数Module的层级关系数据成员主要数据成员其他数据成员成员访问Buffer 成员的访问Modules 成员的访问Parameters 成员的访问直接访问增加和删减数据成员直接增加和删减增加新的数据成员增加module数据转换网络状态的切换前向传递Hookpickle相关网络参数的初始化序列化`__dir__`和 `__repr__`z
# 使用PyTorch实现双塔模型
在推荐系统中，双塔模型是常用的一种架构。这个模型具有两个独立的神经网络，分别用于处理用户和物品的信息。本文将指导你使用PyTorch实现一个简单的双塔模型，通过以下几个步骤完成。
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 | 描述 |
|------|---------
原创
2024-10-11 06:11:24
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# 使用 PyTorch 实现 DSSM 模型的入门指南
在深度学习领域，双塔结构的模型（例如 DSSM：Deep Semantic Similarity Model）常用于计算文本之间的相似性。这篇文章将教你如何使用 PyTorch 实现 DSSM 模型，特别适合刚入行的小白。我们将通过以下步骤进行实现：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
原创
2024-10-09 05:08:17
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例子一：建立一个简单的神经网络模型，主体是使用torch.nn.Sequential完成神经网络的模型建立，使用SGD方法优化模型参数，代价函数选择torch.nn.MSELoss()完成（均方误差代价函数）注意：程序是在jupytpycharmer notebook完成的，和pycharm之类的可能有细微不同（比如print）import torch
import torch.nn as nn
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2023-09-22 10:53:31
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《模型初始化》 本系列来总结Pytorch训练中的模型结构一些内容，包括模型定义，模型参数初始化，模型保存与加载等 上篇博文简述了模型定义，严格来说，模型参数初始化也是模型构造的一部分，但其又有其特殊性和篇幅，所以我单独列出来 深度网络中参数初始化一度是一个热点和难点，在DL发展早期，研究者们对参数初始化方法研究不可谓不多；发展到今，因为网络结构的优化，训练的优化，初始化方法的日趋成熟，
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2024-08-02 19:14:39
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1.BroadcastingBroadcasting能够实现Tensor自动维度增加（unsqueeze）与维度扩展（expand），以使两个Tensor的shape一致，从而完成某些操作，主要按照如下步骤进行：从最后面的维度开始匹配（一般后面理解为小维度）；在前面插入若干维度，进行unsqueeze操作；将维度的size从1通过expand变到和某个Tensor相同的维度。举例：Feature
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2024-06-07 21:52:43
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